针对圆形标志点标定鱼眼镜头模型参量准确度不高的问题, 提出一种基于质心点优化的鱼眼相机标定方法.首先在已有的鱼眼镜头成像模型的基础上, 获取模型内外参量的初值, 并利用两步求解法求取畸变参量的初值；然后通过模型求取标志圆的投影椭圆, 对该投影椭圆和图像上的椭圆分别求质心, 进而建立目标函数并优化模型各参量, 最后实现鱼眼镜头的精确标定.模拟实验和真实图像实验结果均表明: 本文提出的方法能够明显提高鱼眼镜头的标定准确度, 为鱼眼视觉相关问题的研究提供了可靠的参量依据.

建立了一个数据文件，用于存储一些在不同弯曲状态下书籍扫描图像页边灰度的曲线数据以及对应的多项式系数。利用多项式来描述在某种弯曲状态下像素灰度与页面上的对应点到扫描仪工作平面之间的距离关系。任意弯曲状态下的书籍扫描图像可以在数据文件中搜索到与其最接近的弯曲状态，并利用对应的多项式系数自动求得最佳畸变参数，用于图像的畸变校正实验，获得了较好的校正效果，最大误差由未校正时的63%下降到了4．4%。这使得在无需人工测量或调整畸变参数的条件下可自动校正书籍扫描图像。

提出了一种新的基于视场边缘距离相对约束条件的摄像机标定方法，并用于大尺寸测量中摄像机的标定，该方法在标定摄像机内外方位参数的同时也完成了成像畸变的校正，将标定结果用于测量，在4×4×1m³的测量视场内，其相对精度达到1／2000，与传统标定方法相比，该标定方法灵活性高，更加适用于测量视场较大的情况。

为实现书籍扫描图像的畸变自动校正，提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(z_i)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离z_i二者之间的关系。为确立该多项式，在畸变参数已知条件下扫描一幅图像，根据已知畸变参数求出z_i，即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值g_i求出多项式的各个系数。实验证明，采用4阶多项式已能满足一般要求，并求出了各系数。对任意扫描图像，自动计算畸变参数的方法为：首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度，对畸变参数进行估计，并求出z_i的估计值；然后代入所确立的多项式，可求得g(z_i)；通过调整各畸变参数的估计值，直到g(z_i)与g_i最为接近，即得最佳畸变参数。用于图像校正实验，获得了较好的校正效果，最大误差由不校正时的41%下降到了6．9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。